python计算机视觉opencv矩形轮廓顶点位置确定

首先，要使用Python来处理计算机视觉的问题，我们可以使用OpenCV这个开源计算机视觉库来辅助实现。在OpenCV中，矩形轮廓是非常常见的图像形状之一。

确定矩形轮廓的顶点位置可以使用OpenCV中的cv2.boundingRect()函数，这个函数可以根据给定的轮廓坐标计算出包围轮廓的最小矩形。

具体使用方法如下：

import cv2

# 读取图像并转换成灰度图像
image = cv2.imread('example.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 阈值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历所有轮廓
for contour in contours:
    # 计算最小矩形
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

    # 画出矩形轮廓
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在以上示例代码中，我们首先读取一张图像并将其转换成灰度图像，然后使用阈值化处理算法将图像进行二值化处理。接下来使用cv2.findContours()函数查找图像中的轮廓。此时，我们将cv2.RETR_TREE和cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE参数传递给函数以得到完整的轮廓信息。

最后，我们使用cv2.boundingRect()函数计算最小矩形，并将其绘制在图像上。

除了以上示例之外，我们还可以使用cv2.minAreaRect()函数来获取包围轮廓的最小矩形，这个函数返回的是一个矩形对象，我们可以通过该对象提供的方法来获取矩形的顶点坐标信息。示例代码如下：

import cv2

# 读取图像并转换成灰度图像
image = cv2.imread('example.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 阈值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历所有轮廓
for contour in contours:
    # 计算最小矩形
    rect = cv2.minAreaRect(contour)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)

    # 绘制矩形轮廓
    cv2.drawContours(image, [box], 0, (0, 0, 255), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上示例代码中，我们同样先使用阈值化处理算法将图像进行二值化处理，然后查找图像中的轮廓。接下来，我们使用cv2.minAreaRect()函数计算出包围轮廓的最小矩形，并使用cv2.boxPoints()函数获取矩形的顶点坐标。最后，我们可以使用cv2.drawContours()函数绘制矩形轮廓。

总之，无论是使用cv2.boundingRect()还是cv2.minAreaRect()函数，都可以快速准确地确定矩形轮廓的顶点位置。